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大游戏游戏大数据运营解决方案

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作者:hanhongwen 
版块:
5530
hanhongwen 发表于 2019-4-22 16:49:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、简介
行业竞争激烈,游戏的生命周期越来越短,直接影响项目的投入产出比,通过数据运营则可以对各个阶段的业务走向进行精准把控与指导,有效的延长游戏的生命周期。

二、解决方案架构推荐

技术架构
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游戏大数据运营
整合海量数据处理、敏捷BI、智能算法等平台能力,提高游戏日志等数据向业务价值转化的效率及智能化水平。

本架构能够解决
游戏核心指标
游戏玩家画像
运营数据分析
预测等智能算法

详细解读
1.基于开源框架封装的多种数据采集工具,丰富游戏业务的数据来源,同时配合阿里云提供的流式数据处理服务(DataHub),轻松构建基于流式数据的高可用,低延迟,高可扩展,高吞吐的分析和应用;
2.Max Compute、Stream Compute、RDS等作为总线数据的消费端,配合DataV、Quick BI、机器学习等工具,提供面向不同应用场景(核心指标体系、游戏运营大盘、用户画像、行为预测等)的数据化运营能力;

数据架构
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数据化运营
数据化运营有丰富的应用场景,可按不同场景的业务、技术特点选择合适的数据处理/计算引擎。

本架构能够解决
实时数据计算与应用
离线数据计算与应用

详细解读
实时数据处理架构:流式数据总线(DataHub)+流计算平台(Stream Compute)的组合,构建高可用、高并发、可弹性扩容的实时数据处理、计算模块
离线数据处理架构:以大数据计算服务(MaxCompute)为核心,提供的安全可靠、高效能、低成本、从GB到EB级别按需弹性伸缩的在线大数据计算服务,同时配合云数据库(RDS)、分析型数据库(AnalyticDB),可以实现更丰富的数据应用场景

三、应用场景

1、离线数据分析
为了更加全面的了解业务发展、用户行为偏好,需要对游戏日志等数据做多角度的深度分析。 1.技术特点:数据量大、计算复杂度高、分析视角&可视化的要求灵活多变、允许一定的数据时延等; 2.产品形态:OLAP报表(多维分析、用户行为分析等)、分析专题(游戏角色平衡等)、数据挖掘(用户画像、业务预测等)等;

2、实时数据分析
通过流计算服务,掌握游戏运营的实时动态,指导业务部门及时调整策略,快速响应业务变化。 1.技术特点:单位时间内数据量中小规模,计算复杂度一般,对于并发能力、数据处理速度、数据实时性要求高等; 2.产品形态:运营实时监控大屏、PV、UV、消费金额、在线人数、区域分布等业务核心指标实时监控等;



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